À moins que vous ne vous soyez caché sous un rocher ces derniers mois, il y a de fortes chances que vous ayez entendu une ou deux (ou dix-sept) conversations sur l’intelligence artificielle (IA) et ChatGPT.
C’est un sujet brûlant grâce aux récentes versions publiques de certains systèmes d’IA profondément impressionnants (et pour certains, préoccupants). Dans le monde de l’art, des outils d’IA pilotés sur commande comme Midjourney peuvent créer des visuels époustouflants à la demande. Et ChatGPT basé sur du texte peut produire des mots, des poèmes, des essais et même du code correctement écrit.
Les stratégies d’IA et d’apprentissage automatique (ML) ont été discrètement utilisées dans de nombreux éléments technologiques pendant des décennies. Mais cette explosion de l’intérêt public marque un tournant potentiel pour la société alors que de plus en plus de gens commencent à se débattre avec la réalité croissante – et l’omniprésence proche – de l’IA.
L’apprentissage et le développement (L&D) ne font pas exception. Le PDG et fondateur de Docebo, Claudio Erba, a abordé le sujet lors d’un récent webinar, IA générative et ChatGPT : repenser l’apprentissage en ligne. Avec Fabio Pirovano (CPO et co-fondateur, Docebo) et Massimo Chiriatti, (CTO/CIO, Lenovo), Claudio a exploré les tendances macro en matière de L&D et exactement comment la technologie émergente de l’IA jouera un rôle clé, ainsi que certaines des technologies de l’IA. son fonctionnement interne, ses risques, ses limites, etc.
Vous pouvez regarder l’enregistrement complet ici , mais pour un récapitulatif de six minutes, lisez la suite !
Comment l’IA va remodeler l’apprentissage en ligne
Il existe deux macro-tendances clés sur lesquelles les professionnels de la formation et du développement doivent garder un œil (qu’ils soient intéressés par l’IA ou non) :
- Les personnes employables diminuent en pourcentage de la population
- La productivité globale de la main-d’œuvre est en baisse
Par conséquent, les stratégies de rétention des employés et d’acquisition de talents sont plus importantes que jamais. Garder les gens plus longtemps, augmenter leur productivité et attirer les meilleurs talents ont toujours été essentiels, mais lorsque vous tenez compte de ces tendances macroéconomiques, les enjeux sont encore plus importants.
Les équipes L&D sont chargées d’améliorer la rétention et la productivité des employés, ainsi que l’acquisition de talents. Ce n’est pas nouveau. Ce qui est nouveau, c’est comment l’IA peut les aider à atteindre ces objectifs. Les équipes L&D peuvent tirer parti des outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour améliorer les opérations de manière suivante :
- Automatisation des tâches fastidieuses, libérant du temps administratif et améliorant la précision
- Hyper-personnalisation du matériel de formation et de développement, faisant correspondre les personnes et les besoins plus rapidement et de manière transparente au service de plusieurs publics distincts
- Génération de contenu qui aide à réduire les frais généraux et à améliorer l’accessibilité
- Business Intelligence conversationnelle , offrant un accès plus rapide et plus efficace aux informations
Exemples du rôle croissant de l’IA dans l’amélioration des opérations de formation et de développement
Automatisation
Imaginez faire la même chose encore et encore et encore. Sans pause. Toute. La. Journée. Bien que cela puisse nous sembler ennuyeux, c’est pour cela que les ordinateurs ont été conçus. Les premières utilisations commerciales majeures de l’IA et du ML étaient généralement dans l’automatisation et jetteront probablement les bases de l’adoption pour les années à venir.
Dans le L&D en particulier, l’automatisation via l’IA pourrait ressembler à :
- Tagging automatique. Classer 12 éléments de contenu n’est pas un problème pour un humain. Mais qu’en est-il de 12 000 ? Que se passe-t-il si les paramètres de classification doivent être mis à jour régulièrement ? C’est un travail pour un algorithme.
- Transcription. L’apprentissage basé sur la vidéo est énorme, et avec la génération TikTok en hausse, nous ne pouvons que nous attendre à ce que la quantité de vidéo augmente. Mais la transcription manuelle prend du temps. L’IA moderne peut effectuer des transcriptions vidéo-texte avec une précision et une vitesse impressionnantes.
- Traduction. Google Translate fonctionne à la rigueur, mais si vous devez convertir un cours complet en plusieurs langues, vous aurez besoin de plus de force de frappe. L’IA peut créer de très bons premiers brouillons que les locuteurs natifs peuvent réviser, ce qui permet d’économiser beaucoup de temps et d’argent.
- Indexation de la recherche. Rendre les choses faciles à trouver n’est pas une mince affaire lorsqu’il s’agit de données et de contenu. L’apprentissage social peut être particulièrement désordonné, car une grande partie de la valeur est créée de manière organique avec une structure minimale. Les outils d’IA et de ML peuvent fonctionner en arrière-plan pour créer de l’ordre à partir du chaos, réduisant ainsi le temps nécessaire pour trouver les informations dont un humain (ou un autre système) a besoin.
L’automatisation est plus qu’un simple gain de temps. C’est un optimiseur de l’attention et des compétences humaines. La plupart des gens n’aiment pas les tâches banales et répétitives (et nous pouvons nous fatiguer et faire des erreurs). Le déchargement du travail numérique fastidieux sur les machines libère les gens pour relever des défis plus créatifs et stratégiques.
Hyper-personnalisation
Les solutions universelles ne sont pas créées parce que c’est ce que les gens veulent. Elles sont créés parce qu’elles s’adaptent. Dansle monde du L&D, cela ressemble à un instructeur essayant de gérer 35 étudiants. Ou 3 500 employés qui suivent exactement la même formation en sécurité.
La plupart des gens bénéficieraient d’un coaching et d’un mentorat 1: 1 par rapport à l’approche de la «salle de classe bondée». Mais c’est cher. Souvent de façon prohibitive.
L’IA et le ML peuvent aider à réduire le problème de mise à l’échelle via l’hyper-personnalisation. Il ne peut pas (encore) atteindre le niveau de coaching 1: 1, mais il peut aider à filtrer une grande partie du contenu superflu et non pertinent qu’un apprenant ne veut pas ou dont il n’a pas besoin, et il peut s’adapter au comportement de l’utilisateur et s’ajuster dynamiquement en réponse.
Voici un exemple de la façon dont cela pourrait se dérouler dans le monde du L&D :
Un développeur UX/UI navigue dans le système L&D de son entreprise. Sur la base des taux d’achèvement des cours précédents, de son titre, des activités de ses pairs et de ses propres objectifs, l’IA recommande un programme personnalisé. Au fur et à mesure qu’elle progresse dans ces cours, l’IA détecte un biais pour un certain type de langage de programmation (par exemple, le temps consacré aux articles, les résultats d’évaluation, etc.)
Selon la programmation de l’IA, le biais pourrait soit être renforcé (lui montrer plus de cours utilisant ce langage), soit être contré, en fonction de la stratégie globale de formation et de développement. Ou peut-être que rien n’est fait au sujet du biais et qu’il est simplement signalé comme une observation.
Génération de contenu
Ce sujet a beaucoup retenu l’attention ces derniers temps.
Dites à une bonne IA d’art de dessiner une image d’un chat dans le style de Picasso (un exemple utilisé par Massimo Chiriatti lors du webinaire), et vous obtiendrez ce que vous demandez.
Vous pouvez demander à ChapGPT de vous donner 7 sujets de blog sur les plus grands défis du développement professionnel (une autre invite utilisée dans le webinaire) et vous obtiendrez de bonnes choses en quelques secondes.
Les développeurs de contenu L&D feraient bien de comprendre comment ils pourraient tirer parti de ces outils pour améliorer (et non remplacer) leur production. Au cours du webinaire, le CPO et co-fondateur de Docebo, Fabio Pirovano, a donné une rapide démonstration de Docebo Shape – une solution qui permet aux utilisateurs d’accélérer le contenu de formation et de développement à l’aide d’outils d’IA.
Avec une simple invite, vous pouvez créer une explosion de contenu. Ca fait plutot comme ca:
Vous demandez à ChatGPT d’écrire un court article sur « les choses les plus importantes qu’un nouveau concepteur UX/UI doit savoir ». L’IA génère un article en quelques secondes. Vous examinez la sortie de l’IA pour vérifier les faits, peaufiner et peaufiner le langage, puis vous introduisez le contenu dans Docebo Shape et définissez la longueur de la sortie. Docebo Shape AI crée un deck engageant en quelques minutes. Vous passez en revue le jeu (et modifiez la conception et le contenu si nécessaire). Ensuite, vous utilisez Shape AI pour créer une voix off audio pour le pont (pour augmenter l’accessibilité) et pour traduire le pont en plusieurs langues.
À partir d’une seule invite, vous avez maintenant plusieurs platines dans plusieurs langues avec des fichiers de voix off audio pour les accompagner. Si vous faisiez ce travail manuellement, cela prendrait des jours (ou plus, dans de nombreux cas). Mais avec l’IA, cela prend quelques minutes. Et la meilleure partie est que, mis à part l’invite initiale et quelques examens rapides, l’IA fait le gros du travail.
Intelligence économique conversationnelle
Reporting, tableaux de bord, analyses… Ce sont les bases de la business intelligence (BI) et sous-tendent de nombreuses décisions majeures.
La BI conversationnelle fait référence à l’utilisation d’invites d’intelligence artificielle pour analyser facilement les chiffres et afficher les données visuelles, réduisant ainsi le temps perdu à demander et à attendre des rapports.
Un administrateur L&D pourrait utiliser la BI conversationnelle de la manière suivante :
Ils pourraient demander à un outil d’intelligence artificielle de leur montrer les cours terminés le mois dernier dans toutes les principales catégories, à l’exception de la formation à la sécurité. Il cracherait un tableau précis. L’administrateur peut reformater le tableau en graphique à barres ou en camembert en un seul clic, ou même demander à l’outil d’intelligence artificielle d’extrapoler les données et de les comparer aux résultats de l’année dernière.
(Bien sûr, pour que tout cela fonctionne, la base de données sous-jacente doit être bien entretenue et précise, ce qui est encore un autre travail pour lequel l’IA peut aider !)
Les risques de l’IA pour l’apprentissage et le développement
Tout cela semble très futuriste et pratique. (Trop pratique même.) Et il y a des gens qui demandent : « Quel est le problème ?
Cette question est longuement explorée dans le webinaire, mais voici l’essentiel :
- L’IA n’est pas consciente et n’a aucun sens de l’éthique ou de la moralité. Il fera simplement ce que dicte sa programmation, et cette programmation est écrite par des humains faillibles. Faire aveuglément confiance aux résultats de l’IA est une erreur : il devrait toujours y avoir un « humain dans la boucle » à examiner.
- L’IA peut amplifier les biais, les préjugés et d’autres inégalités. Nous voyons déjà cela se produire sur les plateformes de médias sociaux. Si un algorithme est conçu pour savoir quel contenu vous « engage » et qu’il ne fait pas la différence entre « engagement heureux » et « engagement en colère », il peut très bien « optimiser » pour remplir votre flux de contenu qui vous met en colère (sans tenir compte pour savoir si le contenu est vrai ou bon pour vous).
- C’est une technologie perturbatrice et relativement nouvelle. Cela comporte toujours des risques – nous ne savons pas exactement comment cela va évoluer, comment cela pourrait être réglementé, etc. Les conséquences imprévues sont la norme avec les nouvelles technologies, donc une bonne dose de gestion des risques devrait accompagner toutes les stratégies d’IA/ML.
N’oubliez pas : l’intelligence artificielle est une discipline qui utilise des systèmes informatiques pour lire les traces de notre passé afin de suggérer et de générer des étapes futures .
Vous voulez en savoir plus ?
Si vous souhaitez approfondir ces sujets et obtenir plus d’informations de Claudio, Fabio et Massimo, vous pouvez regarder l’enregistrement complet du webinaire, Generative AI and ChatGPT: Reshaping online learning on demand ici.